10 Pasos para Crear un Mapa Interactivo con Ventas por Internet en el Sector Comercio del Ecuador
Notas para Carol: 1. En la introducción podemos poner el mapa interactivo en forma de gif, donde le grabas unos cuantos pasos sobre el mapa o las barras para que se muestre la interactividad 2. En el inicio podemos poner los hex de las librerias {ggriaph} y {patchwork}
1. Introducción a la Visualización de Datos Interactiva Aprende a crear visualizaciones interactivas usando R con datos del módulo TICS de la ENESEM (INEC). Analizaremos las ventas por internet en el sector comercio para el año 2021.
2. Importación de Librerías Necesarias
library(tidyverse)
── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
✔ dplyr 1.1.2 ✔ readr 2.1.4
✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.0
✔ ggplot2 3.5.0 ✔ tibble 3.2.1
✔ lubridate 1.9.2 ✔ tidyr 1.3.0
✔ purrr 1.0.2
── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors
library(ggiraph)library(sf)
Linking to GEOS 3.11.2, GDAL 3.6.2, PROJ 9.2.0; sf_use_s2() is TRUE
library(survey)
Loading required package: grid
Loading required package: Matrix
Attaching package: 'Matrix'
The following objects are masked from 'package:tidyr':
expand, pack, unpack
Loading required package: survival
Attaching package: 'survey'
The following object is masked from 'package:graphics':
dotchart
library(srvyr)
Attaching package: 'srvyr'
The following object is masked from 'package:stats':
filter
library(patchwork)library(scales)
Attaching package: 'scales'
The following object is masked from 'package:purrr':
discard
The following object is masked from 'package:readr':
col_factor
Estas librerías son fundamentales para manejar datos, crear gráficos y diseñar la interactividad.
3. Cargar los Datos y Diccionarios
# Base de datos del módulo TICS de la ENESEM (INEC)datos <-read_delim("modulo_tics_indicador.txt",delim ="\t")
Rows: 15249 Columns: 106
── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
Delimiter: "\t"
chr (72): provincia, cod_letra, des_letra, des_sector, des_tamano, k, tic2_2...
dbl (34): id_empresa, cod_sector, cod_tamano, cod_sector_tic, cod_tamano_tic...
ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.
# Códigos de provinciadiccionario <-read_rds("provincias.rds")
Estos datos provienen de la Encuesta Empresarial Estructural del INEC, Ecuador.
Warning: There was 1 warning in `stopifnot()`.
ℹ In argument: `DPA_DESPRO1 = fct_reorder(DPA_DESPRO1, promedio)`.
Caused by warning:
! `fct_reorder()` removing 2 missing values.
ℹ Use `.na_rm = TRUE` to silence this message.
ℹ Use `.na_rm = FALSE` to preserve NAs.
El gráfico de barras complementa el mapa, proporcionando una vista alternativa. Recuerda data_id para identificar cada provincia.
10. Unir Mapa y Gráfico en una Visualización Interactiva